Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) de Boston, Estados Unidos, desarrollaron una aplicación móvil que usa inteligencia artificial para reconocer a las personas asintomáticas portadoras del coronavirus escuchando la tos en el teléfono.
Los desarrolladores explicaron que cuando tosemos emitimos un sonido característico que, si bien es indistinguible para el oído humano, no escapa al algoritmo.
Además aseguraron que el diagnóstico tiene una tasa de éxito cercana al 100%, de acuerdo con las primeras pruebas publicadas en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, según consignó la agencia Ansa.
Desde el MIT explicaron que en poco tiempo se podría desarrollar una aplicación gratuita para teléfonos inteligentes, que podría ser utilizada para la detección masiva de casos.
"La implementación de esta herramienta podría frenar la propagación de la pandemia si todos la usaran antes de ir a la escuela, a una fábrica o a un restaurante o comercio", explicó el investigador Brian Subirana.
Researchers have found that asymptomatic Covid-19 patients may have distinctive coughs. Indecipherable to the human ear, the differences can be picked up by artificial intelligence. Cellphone-recorded coughs could provide a convenient screening tool. https://t.co/OyHqC2KqNk pic.twitter.com/0kYdEIXQkd
— Massachusetts Institute of Technology (MIT) (@MIT) October 29, 2020
El grupo de científicos había comenzado a desarrollar una red neuronal (llamada ResNet50) para reconocer a los pacientes de Alzheimer por la fuerza expresada por sus cuerdas vocales durante la tos inducida.
Con la llegada de la pandemia, surgió la idea de adaptar el sistema entrenándolo para reconocer a los pacientes con covid-19.
La aplicación funciona a partir de una base de datos nutrida con grabaciones de tos, recogidas en la web gracias a la colaboración de voluntarios sanos y no sanos, entre las que se incluyen personas afectadas por el nuevo coronavirus (tanto sintomáticos como asintomáticos).
Probado con mil grabaciones de audio, la App demostró identificar a los sujetos infectados con una precisión del 98,5%, incluidos los asintomáticos que quedan desenmascarados en el 100% de los casos.
